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Mateus Flach Romani, João Kleber M. dos Santos, Gabriel Filipe de O. Cardoso, Giovani B. O. Viana, Francisco Lopes de Caldas Filho, Fábio Lúcio Lopes de Mendonça
A internet das coisas (do inglês, Internet of Things – IoT) é uma tecnologia promissora e inovadora que oferece inúmeros benefícios, tais como conectar dispositivos físicos a internet. Entretanto, a IoT apresente grandes desafios, particularmente em cibersegurança, em que suas características dificultam o desenvolvimento de soluções robustas. Esta pesquisa propõe uma arquitetura híbrida combinando sistemas de prevenção de intrusão baseados em hosts (do inglês, HIPS) e sistema de detecção de intrusão baseado em rede (do inglês, NIDS) usando aprendizado federado. Esta arquitetura propõe a detecção e mitigação de ataques DoS e DDoS, que envolve dispositivos comprometidos tais quais aqueles infectados pelo Mirai. O sistema proposto, efetivamente, identifica tráfico anômalo e bloqueia os dispositivos infectados. Os dados experimentais demonstram a efetividade do sistema em identificar e prevenir o tráfego malicioso
The Internet of Things (IoT) is a promising and innovative technology that offers numerous benefits, such as enabling physical devices to connect to the internet. However, it also presents critical challenges, particularly in cybersecurity, where its inherent characteristics make developing robust solutions difficult.
This research proposes a hybrid architecture combining Host-Based Intrusion Prevention Systems (HIPS) and Network-Based Intrusion Detection Systems (NIDS) using federated learning. This approach enhances the detection and mitigation of DoS and DDoS attacks involving compromised IoT devices, such as those infected by the Mirai botnet. The proposed system effectively identifies anomalous traffic and blocks infected devices. Experimental data demonstrate its effectiveness in detecting and preventing malicious traffic.
